Man kann nicht alle Papers lesen

Bornmann and Mutz (2015); Larsen and Ins (2010)

Wer liest 50 Milllionen Papers?

Jinha (2010); Bildquelle: ZeroOne; CC-BY-SA 2.0; https://www.flickr.com/photos/70591690@N00/2693551009/

Lesen Sie (nur) zu Ihrem Steckenpferd

Google Scholar ist eine nützliche Suchmaschine.

Nutzen Sie eine Software zur Literaturverwaltung

• Mendeley
• Bibdesk nur Mac
• JabRef

Es gibt mehr Zitierstile als es Journals gibt…

Journals lieben es, die Zitationsinfo zu verstecken

http://journals.plos.org/plosone/

Verfolge die Publikationen von Forschern

https://twitter.com/sauer_sebastian

Soziale Medien für Wissenschaftler

• Blogs
• Twitter
• Researchgate
• Medium
• Facebook

Große Unis bieten Zugang zu vielen Papers

Beispiel für das Pyramiden-Lesen

Cosmetics as a Feature of the Extended Human Phenotype: Modulation of the Perception of Biologically Important Facial Signals (Etcoff et al. 2011); Volltext

Suchen Sie interessante Journals

http://www.scimagojr.com/journalrank.php

Trauen Sie keinem Impact Factor

Wenig Zusammenhang zwischen IF und statistischer Power

Brembs, Button, and Munafò (2013), Abbildung 2, CC-BY

Der Impact Factor sagt wenig über einzelne Papers aus

Nature: IF = 38.1, 75% der Artikel unterhalb des IF
Science: IF = 34.7, 76% der Artikel unterhalb des IF
PLOS ONE: IF = 3.1, 72% der Artikel unterhalb des IF

Lariviere et al. (2016)

Zielen Sie auf Journals mit hohem Impact Factor

https://blog.frontiersin.org/2015/12/21/4782/

Kochen Sie eine Studie nach

Procedure

Subjects were presented the stimuli on an iMac desktop. Each subject saw all four looks for each of the 25 models in a randomized sequence and rated them for attractiveness, likeability, trustworthiness, and competence using a 7-point “slider scale” ranging from end points labeled “not at all” to “highly/ extremely.” (Etcoff et al. 2011, 4)

Melden Sie Ihre Studie an

https://osf.io/prereg/

Zufallsbefunde

Optional stopping erzeugt Zufallsbefunde

Richtlinien für mehr Objektivität

1. Stichprobengröße vorab festlegen
2. Auf ausreichende Power achten (cell size > 20)
3. Alle Variablen vorab festlegen
4. Studienablauf vorab festlegen

Joseph P. Simmons, Nelson, and Simonsohn (2011), Volltext hier, Wicherts et al. (2016), Volltext hier

Berechnen Sie Power oder Präzision vorab

library(pwr)
pwr.t.test(n = 30, d = .3)

## 
##      Two-sample t test power calculation 
## 
##               n = 30
##               d = 0.3
##       sig.level = 0.05
##           power = 0.2078518
##     alternative = two.sided
## 
## NOTE: n is number in *each* group

Effektstärken der freien Wildbahn sind klein

• klein (25. Perzentil): \(\rho = 0.1\)
• mittel (50 Perzentil): \(\rho = 0.2\)
• groß (75. Perzentil): \(\rho = 0.3\)

Gignac and Szodorai (2016)

Denken Sie an Datenschutz und sonstige Ethikbelange

Wenn Daten vollständig anonymisiert sind, z.B. Fragebogendaten oder Daten aus Experimentalreihen, muss eine entsprechende Einwilligung nicht notwendigerweise eingeholt werden, da keine individuellen Zuordnungen mehr möglich sind. In begründeten Zweifelsfällen sollte die lokale Ethikkommission bzw. die Ethikkommission der DGPs konsultiert werden

Schönbrodt and Gollwitzer (2016)

Arbeiten Sie mit Kollegen und Studierenden zusammen

https://xkcd.com/755/

Mit Excel sind Fehler schwer zu finden

Herndon, Ash, and Pollin (2013)

Das Problem ist, dass Excel Daten und Analyse vermengt

Nutzen Sie Syntaxsprachen wie R

Auf Deutsch:

meine_rohdaten %>% 
  lies_sie_ein() %>% 
  entferne_fehlende_Werte() %>% 
  gruppiere_nach(geschlecht) %>% 
  berechne(umsatz_mw = mittel(umsatz_produkte)) -> meine_daten

Auf Errisch:

my_rawdata %>% 
  read_csv() %>% 
  drop_na() %>% 
  group_by(sex) %>% 
  summarise(umsatz_mw = mean(umsatz_produkte)) -> my_data

Rücken Sie Diagramme ins Zentrum Ihrer Analyse

http://zuguang.de/circlize/

Rücken Sie Diagramme ins Zentrum Ihrer Analyse 2

Lesen Sie ein gutes R-Buch

… oder holen Sie einen Statistiker an Bord

Bald erhältlich: Sauer, S. Modernde Datenanalyse mit R. Springer.

Halten Sie sich an den Standard-Aufbau

1. Title page
2. Abstract
3. Introduction
4. Method
5. Results
6. Discussion
7. References
8. Appendices
9. Tables
10. Figures

Association (2009)

Schreiben Sie im Häusle-Bauer-Stil

Machen Sie Notizen, bevor Sie Folien malen

Schicken Sie das Manuskript NICHT per MAil

Nutzen Sie eine gemeinsame Datei-Ablage

Löschen Sie Word

• https://www.authorea.com/
• http://rmarkdown.rstudio.com/index.html

Für die Word-Afficionados: APA Word-Vorlage

Rmarkdown

https://github.com/rstudio/rmarkdown

Es gibt mehrere Methoden, um Dateien zu versionieren

bericht.doc
…
berichtv2b.doc
…
berichtFINALv2.doc
…
…
berichtFINALv2b_v7_Rudi_März_NEIN_final_v2a.doc

Versionieren Sie mit git

https://imgflip.com/i/23adrx; Git-Tutorial: https://osf.io/v9nc6/; https://github.com/

Titel: prägnant und ansprechend

• “You probably think this paper’s about you: narcissists’ perceptions of their personality and reputation.”

• “Pressures produced when penguins pooh — calculations on avian defaecation.”

• “The tooth, the whole tooth and nothing but the tooth: how belief in the Tooth Fairy can engender false memories.”

Der Abstract ist das Aushängeschild

Markdown

http://markdownlivepreview.com/

Template papaja für APA-Formatierung

devtools::install_github("crsh/papaja")

RMarkdown-Datei

PDF-Ausgabe

https://github.com/crsh/papaja

Schreiben Sie einen Cover Letter an den Editor

Gellinger, 2017, https://pixabay.com/de/gorilla-affe-menschenaffe-zoo-3035579/, CC0

Beachten Sie die Aims and Scopes Ihres Journals

Science seeks to publish those papers that are most influential in their fields or across fields and that will significantly advance scientific understanding. Selected papers should present novel and broadly important data, syntheses, or concepts. They should merit recognition by the wider scientific community and general public provided by publication in Science, beyond that provided by specialty journals.

http://www.sciencemag.org/about/mission-and-scope

Fügen Sie die 21-Word-Lösung hinzu

We report how we determined our sample size, all data exclusions (if any), all manipulations, and all measures in the study.

Joseph P Simmons, Nelson, and Simonsohn (2012)

Erstellen Sie sich eine ORCID

ORCID provides a persistent digital identifier that distinguishes you from every other researcher and, through integration in key research workflows such as manuscript and grant submission, supports automated linkages between you and your professional activities ensuring that your work is recognized.

https://orcid.org/

Beurteilen Sie die Qualität Ihres Manuskripts

• STROBE (Beobachtungsstudien, z.B. Korrelation)
• CONSORT (Experimentelle Studien)

Laden Sie Ihren Preprint auf einen Open Access Server

Machen Sie Ihre Daten und Ihr weiteres Material zugänglich

Beispiel: Datensatz zu Extraversion

Nutzen Sie das Open Science Framework

https://osf.io/

Schreiben Sie in den sozialen Netzwerken

https://data-se.netlify.com/

Klären Sie, wer Autor ist

Autoren sollen vier Kriterien erfüllen:

1. Substanziell beitragen zur Entwicklung der Studie oder Datenerhebung oder Datenanalyse oder Interpretation der Ergebnisse UND
2. Das Manuskript (in Teilen) schreiben oder kritisch revidieren UND
3. Der finalen (zu publizierenden Version) explizit zustimmen UND
4. Zustimmen, für alle Aspekte der Publikation verantwortlich zu sein (hinsichtlich Integrität, Richtigkeit, Genauigkeit etc.)

Ansonsten acknowledgement

http://www.icmje.org/recommendations/browse/roles-and-responsibilities/defining-the-role-of-authors-and-contributors.html

Schauen Sie Ihren h-Index nach (bei Google Scholar)

H-index. (2018, January 24). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 12:08, January 25, 2018, from https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=H-index&oldid=822182293

Erstellen Sie sich ein Scholar-Profil

https://scholar.google.de/

Ertragen Sie die Hinweise der Reviewer

The manuscript reads much like an unrevised masters level paper.

You do not use the empirical data for the analysis, but the empirical data uses you.

This article is on an interesting topic. Unfortunately there is no more positive to say about this manuscript.

https://shitmyreviewerssay.tumblr.com/

Danke für Ihre Aufmerksamkeit

👍

Sebastian Sauer

✉️ sebastian.sauer@fom.de
📃 https://data-se.netlify.com/
#️⃣ sauer_sebastian

🍻

Empfohlene Literatur

1. The Seven Deadly Sins of Psychology (Chambers 2017)
2. How to be a Modern Scientist(Leek 2016)
3. R für Data Science (Wickham and Grolemund 2017)
4. Modern Datenanalyse mit R 🤓

Zitierte Literatur